• P51 可视化学习


     

     注解:

    • 普通的张量,随便定义的一个tensor,是不能被训练的

    import tensorflow as tf
    a=tf.constant([1,2,3,4,5,6])
    var=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],mean=0.0,stddev=1.0))
    print(a)
    print(var)

    运行结果:

    Tensor("Const:0", shape=(6,), dtype=int32)
    <tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32_ref>

    注解:

    • 定义的a是一个普通的张量
    • 定义的var是一个tensorflow变量
    import tensorflow as tf
    a=tf.constant([1,2,3,4,5,6])
    var=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],mean=0.0,stddev=1.0))
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(a))
        print(sess.run(var))

    运行结果:

    [1 2 3 4 5 6]

    tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable
    [[{{node _retval_Variable_0_0}}]]

    注解:

    • 当定义一个tensorflow变量后,在运行的时候,一定要初始化,不然会报错。
    • with tf.Session() as sess:这一小段是做具体的事情的。

    import tensorflow as tf
    a=tf.constant([1,2,3,4,5,6])
    var=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],mean=0.0,stddev=1.0))
    
    #必须做一步显示的初始化op
    init_op=tf.global_variables_initializer()
    
    with tf.Session() as sess:
        #必须运行初始化的op
        sess.run(init_op)
        print(sess.run(a))
        print("--------------")
        print(sess.run(var))

    运行结果:

    [1 2 3 4 5 6]
    --------------
    [[ 0.5671067 0.0183021 0.44286743]
    [-0.32170987 0.36949733 -1.4345255 ]]

    注解:

    • 变量op能够持久化保存,普通张量op是不行的
    • 当定义一个变量op的时候,一定要在会话当中去运行初始化

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/14167904.html
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